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用 Scikit-LLM 和 Groq 搭建情感分析 pipeline
传统的机器学习（Machine Learning）pipeline 在处理文本分类等预测任务时，通常依赖从原始文本中提取结构化的数值特征——例如 TF-IDF ...
deephub 15小时前2026-07-16 21:57:03
pipeline、模型、数据、LLM、机器学习
4D Gaussian Splatting 是怎么工作的：从规范 Gaussian 到形变场的原理拆解
实时渲染静态 3D 场景是很麻烦的，因为现实世界并不是静止的：人在移动，液体在流动，物体在变形。把 3D-GS 扩展到动态场景（4D）听起来只需要一步，随时间跟...
deephub 3天前2026-07-13 16:47:18
渲染、gaussian、工作、网络、原理
OpenSpec 三阶段工作流实操：从 Propose 到 Archive让代码返工率降到三分之一以下
SDD（规范驱动开发）和传统的前期文档区别不在于写什而在于谁来读它。传统文档写给人看的，而SDD 规范写给 AI agent 看，其结构让模型能够在生成过程中引...
deephub 8天前2026-07-08 17:15:54
archive、编码、工作流、模型、系统
Agent Harness 到底是什么：模型之外的那层控制系统
有人搭出一个很唬人的 AI 智能体（Agent）演示：调用工具、搜索信息、写文件、总结文档，或者生成代码，看的很厉害，但是用着用着真正的问题就出现了：这个智能体...
deephub 9天前2026-07-07 18:49:12
权限、系统、agent、工具、模型
十个 AI Agent 工作流模板，照着搭就能用
AI agent 比聊天机器人更有用的地方是聊天机器人只负责回答；而agent 会完成一整条工作流：读取信息、核对、比较、决策、起草、更新，风险太高时才停下来请...
deephub 10天前2026-07-06 18:05:24
设计、网站、agent、工作、工作流
白得 2 到 3 倍加速的投机采样机制解析：草稿模型和目标模型是怎么配合的
LLM 解码很慢，因为生成一个 token 需要每次都从 GPU 内存中加载全部模型权重。700 亿参数的模型意味着 140GB 权重，每一个 token 都要...
deephub 13天前2026-07-03 20:40:54
基础、模型、内存、数学、token
Harness Engineering 实践案例：如何Agent 写一份行为规范
OpenAI 的 Ryan Lopopolo 那发布了一篇关于Harness 的官方文章，我们来用手头的一个任务来测试下效果怎么样。这是一个内部RAG（Ret...
deephub 13天前2026-07-03 20:40:46
开发、实践、系统、agent、编码
注意力架构变迁总结：稀疏、线性、SSM、混合架构如何摆脱 O(L²) 的代价
自注意力（Self-attention）支撑了 Transformer 近十年，每个 Token 都要关注序列中的每一个其他 Token让这些模型能够推理的机制...
deephub 15天前2026-07-01 20:43:48
架构、模型、内存、缓存、ssm
Polars vs Pandas 在生产 Pipeline 中的对比
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 大多数 Python 数据工程师最早学的是 pandas。因为它是行业标准，能用而且一直够用...
deephub 16天前2026-06-30 15:31:04
UV vs pip vs Conda:Python环境管理应该怎么选
写 Python 够久的话，肯定遇到过一个问题clone 一个仓库，pip install -r requirements.txt却特别慢
 deephub 17天前2026-06-29 14:21:43
pip、工具、管理、python、conda
用 LangGraph 改造单一 RAG 架构：让 Agent 决定调用向量、图遍历还是网络搜索
向量搜索、图遍历还是网络搜索 -- 本文介绍如何用 LangGraph 让智能体为每个问题选择合适的工具。
deephub 17天前2026-06-29 14:21:26
遍历、架构、搜索、网络、agent
为什么Kriging 与高斯过程回归出自同一数学框架，但实际效果却差很远
做过地质统计学、储层建模或空间机器学习的人，大概都面对过这个选择：Kriging（经典地质统计学的主力工具），还是高斯过程回归（Gaussian Process...
deephub 21天前2026-06-25 17:43:58
框架、模型、数学、测试、函数
百亿参数模型的并行训练：节点内张量并行、节点间数据并行
现在训练一个 1000 亿参数的 Transformer 模型已经算不上什么新鲜事。GPT-3 有 1750 亿参数，Llama 2 最大版本达 700 亿，许...
deephub 22天前2026-06-24 18:25:48
模型、内存、数据、通信、网络
DiffusionGemma：用离散文本扩散和双向注意力，把推理瓶颈从内存带宽转移到算力
DiffusionGemma 的发布在 AI 研究圈子里引发了相当多的讨论，原因在于它触及了 LLM 文本生成方式的根本性问题。
deephub 22天前2026-06-24 18:25:26
基础、架构、模型、内存、硬件
机器学习中的特征选择技术：过滤方法、包装方法、嵌入方法
机器学习（Machine Learning）模型从数据中学习规律。数据集中并非每个特征（feature，即列）对预测的贡献都相同——有些特征无关紧要、有些彼此冗...
deephub 22天前2026-06-24 18:24:58
机器学习、变量、模型、数据、性能
从贝叶斯模型到生成式预训练 Transformer（GPT）：生成式学习简史
截至 2026 年生成式 AI 已席卷全球。仅 ChatGPT 一款产品，每周活跃用户就超过 9 亿。OpenAI、Anthropic、Google、Meta ...
deephub 22天前2026-06-24 18:23:22
架构、模型、数据、神经网络、gpt
Memory as a Model：用 1.5B 小模型给任意 LLM 挂载外部知识
大型语言模型一旦结束预训练就停止学习了。当需要模型了解公司内部 Wiki、上季度的财报，或训练截止日之后出版的书籍时，只有三条路：使用 RAG、对其 Fine-...
deephub 22天前2026-06-24 18:22:43
数据、LLM、memory、model、模型
10 个 AI 工程师必须掌握的 LangChain & LangGraph 概念
大多数 AI 应用都从一个简单的演示开始：用户提问、LLM 给出回答，所有人都觉得很厉害。
deephub 22天前2026-06-24 18:22:09
系统、工程师、工作流、路由、排序
Flash-KMeans：快速且内存高效的精确 K-Means，可在单张 GPU 进行亿级数据的聚类
在当前的人工智能领域LLM 及其生成能力几乎独占了所有焦点。但再精密的 RAG Pipeline，能力上限也取决于那个沉默的引擎：搜索与聚类层。
deephub 22天前2026-06-24 18:19:05
flash、gpu、内存、数据、算法
AI Agent的三重记忆机制：打造高可用的多维记忆系统
大多数 AI Agent 项目都从模型开始。该用哪个模型？是用 GPT、Claude、Gemini、Llama，还是本地部署的模型？要不要加工具？要不要加 fu...
deephub 22天前2026-06-24 18:15:25
agent、高可用、模型、数据、存储

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